التكثيف هو مفهوم في نظرية التعلم العميق، والذي يصف الظاهرة التي تميل فيها معلمات النموذج إلى التجمع نحو قيم أو اتجاهات محددة أثناء تدريب الشبكة العصبية. تساعد هذه الظاهرة على تحسين قدرة التعميم للنموذج وتفسر إلى حد ما لماذا الشبكات العصبية ذات العدد الكبير من المعلمات لا تعاني من مشاكل الإفراط في التجهيز في التطبيقات العملية.

تم اقتراح ظاهرة تكاثف المعلمات لأول مرة من قبل الأستاذ المشارك Xu Zhiqin من جامعة شنغهاي جياو تونغ وتلميذه Zhang Zhongwang في عام 2022، وتم استكشافها بعمق في سلسلة دراساتهم. نتائج أبحاثهم هيالتنظيم الضمني للتسرب"، وتم نشرها في العديد من المجلات الأكاديمية والمؤتمرات المرموقة بما في ذلك IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence (TPAMI).

في تدريب الشبكة العصبية، تتجلى ظاهرة تجميع المعلمات عندما تستقر معلمات الشبكة تدريجيًا وتميل إلى الاتساق مع تقدم التدريب، مما يساعد النموذج على التقاط الميزات الرئيسية للبيانات وتحسين دقة التنبؤ بالنموذج. إن تجميع المعلمات مع مبدأ التردد يمكن أن يفسر بشكل أفضل سلوك التدريب والقدرة على التعميم للشبكات العصبية. بالإضافة إلى ذلك، وجد فريق الأستاذ المشارك Xu Zhiqin أيضًا أن تقنية التنظيم Dropout المستخدمة بشكل شائع يمكن أن تعزز تكوين تجميع المعلمات، وبالتالي تحسين أداء التعميم للشبكات العصبية. يؤدي الإسقاط إلى زيادة قوة النموذج ويساعد في تجنب الإفراط في التجهيز عن طريق إسقاط بعض الخلايا العصبية بشكل عشوائي أثناء التدريب.

يوفر اكتشاف تكثيف المعلمات منظورًا جديدًا لفهم مبادئ عمل الشبكات العصبية العميقة ويوفر أساسًا نظريًا لتصميم نماذج الشبكات العصبية واستراتيجيات التدريب الأكثر فعالية. ومع إجراء المزيد من الأبحاث حول هذه الظاهرة، من المتوقع تحقيق المزيد من الاختراقات في النظرية الأساسية والممارسة التطبيقية للتعلم العميق.